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AI產業落地，道阻且長

第四次工業革命的驅動力量，這是科技行業對人工智能技術的價值評價。

近期，國際咨詢公司Gartner 將“AI工程化”列為2021年度九大技術趨勢之一，這說明AI進入到了全新的階段，用規模化生成的方式降低產業使用門檻，且讓AI以簡單可信賴的方式，為業務創造價值，目前自動駕駛、健康醫療、交通運輸、零售電商，覆蓋衣食住行等行業都有AI應用落地的身影。

但是在AI產業落地的過程中：實踐案例較少、業內交流不充沛;平臺工具散落，技術體系龐大且復雜;合適的人難招，招到留不住。

各種“水土不服”接踵而至，這些問題幾乎是所有企業在推動AI產業落地過程中遇到的問題，這個過程漫長、艱難卻是必經之路。能否穩準狠的操刀落地實際業務，對于企業和高層管理者來說，是挑戰更是機遇!

　高階AI人才，決定企業智能創新邊界

產業智能化落地階段對能力的要求，是能將需求轉化為問題、進而找到最高性價比的頂尖復合型人才。

對企業高層管理者來說，抓住技術、業務和人即掌握了商業世界的三要素。在AI領域，復合型高階AI人才決定企業技術領先性，技術領先水平決定業務智能創新速度，業務數智化升級速度決定企業在智能化時代的機會窗口與市場先機。所以說，一名頂尖的AI架構師足以影響整個業務的價值邊界。

據相關媒體報道，人力資源和社會保障部發布的新職業——人工智能工程技術人員就業景氣現狀分析報告顯示，目前我國人工智能人才缺口超過500萬，國內的供求比例為1：10，供需比例嚴重失衡。可想而之，企業高階的AI人才更是屈指可數。

作為企業技術負責人，如何找到快速轉化業務需求的高階AI人才?如何跨越AI人才收口難的鴻溝?如何逐步完成高階AI人才彈藥庫實時能力迭代和補充?或許以下暗邏輯能給你啟發：

　1、找到可以能理解業務需求，把技術轉化為業務落地方案的人

只有重視理解業務的訴求和邏輯，才能抓住業務問題的關鍵點，并做出正確的抽象設計和技術選型。

　2、對 AI 技術與開發應用有遞進式的理解的人

AI 的最終歸途一定是落地，而不是靜態的算法，如何在應用中找到最佳效率，為企業賦能是企業對工程師的基本要求。

　3、設計并實現高效合理的AI落地方案的人

根據業務的實際場景，合理選擇工具和資源、組合、組裝、串聯以達到工程實踐的要求。

這些看似簡單的用人要求，意味著企業需要付出高昂的成本。而培養一名優秀的AI架構師，所需要付出的時間精力與回報價值相比，又是一個極度失衡的狀態。

　百度首席AI架構師培養計劃(AICA)

凡事預則立，基于此，百度聯合深度學習技術及應用國家工程實驗室首當其沖發起「首席AI架構師培養計劃」，以培養符合條件的高階AI架構師為目的，搭建AI架構師交流平臺，增加產業交流機會，并通過理論+實際業務相結合的模式，助力企業培養掌握全棧AI能力復合型人才，從而快速賦能推動產業化智能升級。

同樣，首席AI架構師培養計劃(AICA)也集結了百度資深的科學家和高級工程師幫助企業探索AI邊界、提供AI架構指導、培養AI高階人才。

AICA學制半年，發起至今保留嚴格的篩選機制，淘汰率高達到86%。學員全部來自于不同行業的頭部企業且自身具備三年及以上算法和工程落地經驗，CTO等高級技術管理者占比也高達83%，其背景經驗也向著更工程化的邊界橫向擴展。

一旦正式錄取，學員可以結合企業發展瓶頸，與百度深度學習架構師、科學家面對面深度交流，剖析核心業務中深度學習落地的關鍵問題，深度拆解AI生態企業中業務需求與AI技術結合的典型案例，用AI思維、AI工具、方法和技術解決實際業務問題。

–AICA五期班正式開啟招生–

(線下閉門交流|1+1參與模式|AI思維風暴|限額50席)

在AI的巨浪中，與變革者執槳破浪

授之予兵器，賦之予能量。目前AICA已走過四期，所有錄取學員在AICA都與授課講師一同探討過AI產業落地的實踐模式。2019年推出至今，AICA已向業界輸送了 135 名 AI 架構師，培養了真正懂AI、做AI、將AI付諸于實現和現實的領軍人才，他們遍布工業、能源、金融、交通、農業、互聯網等數十個行業。

沉淀了如中國商飛飛機復合材料結構件超聲圖像損傷檢測、京東亞洲一號物流園無人智慧園區、地鐵軌道缺陷邊緣實時智能檢測、刑偵實景空間三維重建及物體自動識別等廣泛的場景案例，AICA始終引領產業 AI 人才培養的最高標準。